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title: "Visão Geral"
description: "Conecte-se a bancos de dados, armazenamentos vetoriais e data warehouses para acesso abrangente aos dados"
icon: "face-smile"
mode: "wide"
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Essas ferramentas permitem que seus agentes interajam com diversos sistemas de banco de dados, desde bancos de dados SQL tradicionais até armazenamentos vetoriais modernos e data warehouses.

## **Ferramentas Disponíveis**

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="MySQL Tool" icon="database" href="/pt-BR/tools/database-data/mysqltool">
    Conecte-se e faça consultas a bancos de dados MySQL com operações SQL.
  </Card>

  <Card title="PostgreSQL Search" icon="elephant" href="/pt-BR/tools/database-data/pgsearchtool">
    Pesquise e consulte bancos de dados PostgreSQL de forma eficiente.
  </Card>

  <Card title="Snowflake Search" icon="snowflake" href="/pt-BR/tools/database-data/snowflakesearchtool">
    Acesse o data warehouse Snowflake para análises e relatórios.
  </Card>

  <Card title="NL2SQL Tool" icon="language" href="/pt-BR/tools/database-data/nl2sqltool">
    Converta automaticamente consultas em linguagem natural para comandos SQL.
  </Card>

  <Card title="Qdrant Vector Search" icon="vector-square" href="/pt-BR/tools/database-data/qdrantvectorsearchtool">
    Pesquise embeddings vetoriais usando o banco de dados vetorial Qdrant.
  </Card>

  <Card title="Weaviate Vector Search" icon="network-wired" href="/pt-BR/tools/database-data/weaviatevectorsearchtool">
    Realize buscas semânticas com o banco de dados vetorial Weaviate.
  </Card>
</CardGroup>

## **Casos de Uso Comuns**

- **Análise de Dados**: Consulte bancos de dados para inteligência de negócios e relatórios
- **Busca Vetorial**: Encontre conteúdos similares utilizando embeddings semânticos
- **Operações ETL**: Extraia, transforme e carregue dados entre sistemas
- **Análise em Tempo Real**: Acesse dados ao vivo para tomada de decisões

```python
from crewai_tools import MySQLTool, QdrantVectorSearchTool, NL2SQLTool

# Create database tools
mysql_db = MySQLTool()
vector_search = QdrantVectorSearchTool()
nl_to_sql = NL2SQLTool()

# Add to your agent
agent = Agent(
    role="Data Analyst",
    tools=[mysql_db, vector_search, nl_to_sql],
    goal="Extract insights from various data sources"
)
```
